モデル比較

GPT-6 Sol vs gpt-oss-20b

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年9月時点)

GPT-6 Sol(OpenAI)とgpt-oss-20b(OpenAI)を、FastMetalのゲートウェイで実際に呼び出せる条件で比較します。どちらも同じOpenAI互換エンドポイントとAPIキーから利用でき、切り替えは model の文字列を変えるだけです。

スペックと料金

openai logoGPT-6 Solopenai logogpt-oss-20b
提供元OpenAIOpenAI
入力(100万トークンあたり)¥357.4¥5.36
出力(100万トークンあたり)¥1,787¥25.02
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥1,251¥18
コンテキスト長1,050,000 トークン131,072 トークン
リリース日2026/9/222025/8/5
入力モダリティfile, image, texttext
生成速度 (p50)
アリーナ 総合圏外#252 · ELO 1,317
アリーナ 日本語圏外#179 · ELO 1,256
アリーナ コーディング圏外#232 · ELO 1,369

料金はFastMetalの円建て単価(税別)。アリーナ順位は公開リーダーボードの最新取得時点の値です。

どちらを選ぶべきか

  • 料金重視ならgpt-oss-20b。出力100万トークンあたり¥25.02で、GPT-6 Solより99%安くなります。
  • 長い文書を扱うならGPT-6 Sol。コンテキスト長は1,050,000トークンで、gpt-oss-20bの131,072トークンより広くとれます。
  • 迷ったら両方を同じキーで試せます。model の文字列を変えるだけで切り替わり、料金はそれぞれの単価で従量課金されます。

同じプロンプトへの実際の回答

FastMetalのゲートウェイが返した回答をそのまま並べています。ベンチマークの数字ではなく、実際の出力です。

このエラーをデバッグして

以下のエラーがPythonアプリケーションで発生しています。原因を特定して修正してください。 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in get_user_orders total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) TypeError: unsupport…

GPT-6 Sol

原因として疑われるのは、DBから取得した `price` が数値ではなく文字列になっていることです。ただし、**提示されたエラー文は、このコードで `price` が通常の `str`、`quantity` が `int` の場合とは一致しません**。Pythonでは `"100" * 2` は `"100100"` となり、その後 `sum()` が文字列を足そうとした時点でエラーになります。まず実際の値と型を確認してください。 ```python for order in orders: print(repr(order["price"]), type(order["price"])) print(repr(order["quantity"]), type(order["quantity"])) ``` 金額を計算する際は `price` を数値として扱います。金額には浮動小数点数より `Decimal` が適しています。 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id, ) total = sum( Decimal(str(order["price"])) * int(order["quantity"]) fo…
応答時間 7.4秒出力 579 トークン

gpt-oss-20b

## 1. エラーの原因 ```python TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` - `order["price"]` が **文字列 (`str`)** である - `order["quantity"]` が **整数 (`int`)** である - `str * int` は演算できないため例外が発生 ### 何で `price` が文字列になるのか? | DB | 典型的な戻り値の型 | 文字列になるケース | |-----|------------------|---------------------| | PostgreSQL(psycopg2) | `Decimal` | なし(数値型は `Decimal`) | | MySQL(mysql‑connector / pymysql) | `Decimal` または `str` | `use_unicode=True` や `cursorclass=` が設定されていると文字列になる | | SQLite(sqlite3) | `int`/`float` | なし | したがって、今回使われている `db.query()` では価格列が **文字列として返されている** ことが原因です。 --- ## 2. 修正方法 ### ① 数値型へキャストして足し算 ```python def get_user_orders(user_id): # ① クエリ実行 orders = db.quer…
応答時間 10.0秒出力 1365 トークン

コードレビュー

以下のTypeScript関数をレビューして、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点から改善点を提案してください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo…

GPT-6 Sol

主な改善点は、`any` をなくすこと、HTTP エラーを確認すること、そして「取得した件数」と「削除済みユーザーを除いた件数」を区別することです。ページ継続の判定には、元のレスポンスの件数を使う必要があります。 ```ts interface ApiUser { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface User { id: number; name: string; email: string; } interface UsersResponse { users: ApiUser[]; } async function fetchAllUsers(page = 1): Promise<User[]> { if (!Number.isInteger(page) || page < 1) { throw new RangeError("page must be a positive integer"); } const pageSize = 100; const allUsers: User[] = []; let currentPage = page; while (true) { const response = await fetch( `/api/users?page=${currentPage}&limit=${pageSiz…
応答時間 10.3秒出力 843 トークン

gpt-oss-20b

## ① ざっくりした実装概要 ```ts async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { /* … */ } ``` - 1ページにつき最大100件取得し、`status !== "deleted"` のレコードだけを `id / name / email` らしき構造体に整形。 - **ページングを手動**で止めるために while‑loop で繰り返し呼び出す → 連続で **1 つずつ直列**に `fetch` している。 - `any` をそのまま返している。 - エラー処理・型定義・可読性・パフォーマンスに関しては改善余地が多々ある。 --- ## ② 可読性(コードの見やすさ・保守性)を向上させる | 現状 | 改善案 | 具体例 | |------|--------|--------| | ① `any` を使っている | 型を定義し、返却型を `User[]` に | ```ts interface User { id: number; name: string; email: string; } ``` | | ② ループの内部でインデックスを使う | `for...of` + デストラクチャリング | ```ts for (const u of data.users) { … } ``` | | ③ `if (data.users.length < 100)` で終了判定 | `data.users.splice` で終端を判断 | –(設計…
応答時間 62.4秒出力 3181 トークン

SQLクエリの最適化

以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN…

GPT-6 Sol

主な問題は、**注文詳細とレビューを同時に結合してから集計していること**です。ある商品に注文詳細が10行、レビューが5行あれば、集計前に50行になり、`COUNT`と`SUM`が水増しされます。注文とレビューを商品ごとに別々に集計してから結合します。 ```sql WITH sales AS ( SELECT od.product_id, COUNT(DISTINCT o.order_id) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM orders o JOIN order_details od ON od.order_id = o.order_id WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= DATE '2024-04-01' GROUP BY od.product_id ), ratings AS ( SELECT product_id, AVG(rating) AS avg_rating FROM reviews GROUP BY product_id ) SELECT p.product_name, c.category_name, s.order_count, s.total_sales, r.avg_rating FROM sales s JOIN products p ON p.id = s.product_id LEFT JOIN categories c ON c…
応答時間 12.7秒出力 1113 トークン

gpt-oss-20b

## ① なぜ 30 秒かかるのか | 主要なボトルネック | 具体的な症状 | |------------------|--------------| | **テーブルスキャン** | `orders` と `order_details` は 500 万行を超える可能性がある。`WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= …` の条件が **`orders` の単一列にしかインデックスが無いので** まず全行を読み込み、次に結合のために行を再スキャン | | **結合条件が多い** | `LEFT JOIN` では結合条件を満たせない行もすべて取得しなければならない。`orders` のフィルタは `ON` ではなく `WHERE` に書かれており、`LEFT JOIN` を `INNER JOIN` に変えることで不要な行が結合に入る | | **GROUP BY のキーが冗長** | `GROUP BY p.product_name , c.category_name` はテーブルスキャン後にしばしば **テキスト列** でグループ化し、索引の恩恵が少ない | | **ORDER BY と LIMIT** | `ORDER BY total_sales DESC NULLS LAST` は集計結果全体をソートする必要がある。Top‑N を返すだけなので `HAVING COUNT(*)>0` でフィルタした後に `ROW_NUMBER()` を使えば部分ソートで済む | > 以上の理由で**全行を走査しながら集計**・**ソー…
応答時間 20.4秒出力 2648 トークン

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よくある質問

GPT-6 Solとgpt-oss-20b、料金はどちらが安いですか?
出力100万トークンあたりGPT-6 Solは¥1,787、gpt-oss-20bは¥25.02で、gpt-oss-20bの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
GPT-6 Solとgpt-oss-20bのコンテキスト長の違いは?
GPT-6 Solは1,050,000トークン、gpt-oss-20bは131,072トークンです。
GPT-6 Solとgpt-oss-20bを同じAPIキーで使えますか?
はい。FastMetalのOpenAI互換エンドポイントで、model に "gpt-6-sol" または "gpt-oss-20b" を指定するだけで切り替えられます。料金はそれぞれの単価で、同じ前払い残高から従量課金されます。

どちらも同じAPIキーで試せます

アカウントを作成してクレジットを追加すれば、GPT-6 Solとgpt-oss-20bをブラウザのチャットとAPIの両方から呼び出せます。月額料金はありません。

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